社員インタビュー第6弾:大手とベンチャーってどっちが良い???

社員インタビュー第6弾:大手とベンチャーってどっちが良い???

こんにちは!
採用担当の池田です。

新卒の採用活動に従事している中で、

  • ベンチャーに入社するのは不安
  • 新卒時点では大手に入ったほうが無難じゃないの?

という声を聞くことが多いので、今回は大手とベンチャーの両方を経験した方にインタビューしてみました!


【馬場峻司(ばばしゅんじ)2014年に筑波大学大学院 生命環境科学研究科 地球科学専攻卒業後、同年、大手SIerに就職。その後退職し2018年5月にコアコンセプト・テクノロジー入社。現在は、DX事業本部IoT/AIソリューション事業部に所属し、AIエンジニアとして勤務】

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池田

お忙しいところ、本日はありがとうございます!坊主似合っていますね(笑)

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馬場さん

だいぶ伸びましたけどね(笑)こちらこそ本日は宜しくお願い致します。

新卒の就活について

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池田

馬場さんは修士卒で大手SIerに就職しましたが、新卒時代の就職活動について教えて頂けますか?

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馬場さん

実は最初からIT業界に絞って動いていたわけでは無く、かなり幅広く見ていました。専門商社や化学メーカー、インフラ等を見ていて、その中の1つにIT業界があったレベルです。

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池田

それは意外です。最初からIT業界志望だと思っていました。確か大学院時代は気象学を学んでいたんですよね?

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馬場さん

そうです、シミュレーション関連ですね。PC使ってプログラミングはやっていましたが、グリッド計算(数値計算)でシミュレーションするので、言語としてはFortranでした。気象学ってかなり古い分野なので(笑)

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池田

じゃあ多少はITに触れていたけど、学生時代からゴリゴリITに触れていたわけでは無いレベルなんですね。

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馬場さん

そうです。前職を選んだ背景としても、面談が印象的だったというのが大きくて、1回1時間の面談を複数回にわたって丁寧に実施して頂いたんですよね。その時に働き方とか社員の方の人柄に惹かれて決めた感じなので、具体的にやりたいことがあって決めたわけでは全くないです。
しかもその時に、社員の方からは「うちは1次請けメインの会社だけど、技術寄りではなくマネジメント寄り」と言われていたので、入社後に技術をしっかり触れるというイメージは無かったですね。

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池田

そうなると、ゴリゴリの開発エンジニアになる前提で入社したわけではなく、マネジメント中心のキャリアを進む前提で選んだのですね。

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馬場さん

そうですね、会社の認識として「技術もしっかりキャッチアップしなくてはいけないよね」というのはあったらしいのですが、現実的な仕事はやはりマネジメントメインであることに納得して入社しました。

それに、、、僕が修士時代に扱っていたのはかなり古いというかコアな部分だったので、初心者の気持ちでしっかりついていけそうというか学べそうな環境に魅力を感じて選んだのも大きな理由です。

新卒で大手SIerに入社した後の業務について

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池田

入社後はどんな仕事を担当されていたのですか?

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馬場さん

主にプロジェクトリーダーを担っていました。複数案件を回しながら、契約関連や雑務を担い、顧客やパートナーさんとコミュニケーションしながら案件の進捗管理を担当していました。

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池田

入社後に具体的なIT技術に触れたり学んだりする機会はあったのですか?

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馬場さん

研修はしっかりした会社だったので、入社後に約2か月のJava研修はありました。また現場配属されてからはベンダーさんの下について技術を学んだり、社内システムの開発にもアサインされて2か月程度のプロジェクトに入っていました。

それ以降はプロジェクトリーダー業務がメインだったと思います。

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池田

そうなると、入社後数か月は多少技術に触れていたけど、それ以降は特には触れていないという認識で合っていますか?

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馬場さん

そうです。進捗管理からレビュー、契約関連とかやりながら業務のことを覚えて徐々に業務の幅を広げていく感じです。

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池田

前職企業の中だとマネジメントのキャリアに進むのがオーソドックスですか?

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馬場さん

そうですね、ただ数パターン選択肢がありました。いわゆるプロジェクトマネージャーのパス、インフラスペシャリストのパス、アプリケーションスペシャリストがあり、あとは営業やコンサルのパスがある感じです。

これらを会社から提示されて選ぶのですが、新人はアプリケーションスペシャリストのパスに乗る形になるので、そのために技術研修(Java研修)を受ける感じですね。
ただその後、ほとんどの人がプロジェクトマネージャーのキャリアに舵きりをして進んでいったと思います。

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池田

アプリケーションスペシャリストというのは、いわゆる技術のキャリアですよね?

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馬場さん

そういう位置付けなのですが、コーディングはほとんどしないです。ベンダーさんとやり取りする中で、技術的な部分の調整をする役割ですね。

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池田

ということはアプリケーションスペシャリストに進んだからといって開発周りをすることはほとんどないということでしょうか?

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馬場さん

そうだと思っています。

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池田

それってプロジェクトマネージャーとの違いって何でしょうか?IT企業については弊社しか知らない私ですが、弊社のプロジェクトマネージャーの場合は開発こそしないけれど、技術という共通言語でお客様やエンジニアと話せる人がほとんどだと思うので、そういう役割とは違う印象です。

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馬場さん

前職の中の定義だと、プロジェクトマネージャーは案件のフロントに立ってお客様とのやり取りやベンダーさんとのリソースの調整をしたりする役割。一方技術的な部分、例えば開発環境を整えたり、アサインするエンジニアのスキルを見定めたり、日々のネットワークやランセンスの使用許可の調整や調査をするのがアプリケーションスペシャリストの役割でした。

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池田

プロジェクトマネージャーとアプリケーションスペシャリストの方は一緒に仕事をすることが多いとのことでしょうか?

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馬場さん

そうです。アプリケーションスペシャリストは社内でも少ないので、プロジェクトマネージャー複数名に対してアドバイスをし、多くの案件を横断的に見る役割でしたね。

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池田

馬場さんは前職でどのキャリアを目指していたのですか?

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馬場さん

アプリケーションスペシャリストですね。新卒のJava研修を通じて、このまま技術を触れていたいなと思うようになったので。

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池田

アプリケーションスペシャリストを目指すためには、生の技術に触れることが必要だと思うのですが、実際の業務ではあまり触らない印象です。どのように技術の吸収をしていくんですか?

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馬場さん

実際のところ難しい部分はあると思います。アプリケーションスペシャリストの先輩やベンダーさんにヒアリングしながらキャッチアップするように努めるのですが、それでも限界があるかもしれません。
もちろん、自分で勉強することがマストですが、0から勉強するのも中々難しく、忙しい合間を縫って技術に長けた方に時間を取ってもらってヒアリングするのも時間的に難しいので。

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池田

そうなると前職では新しい技術をキャッチアップするのは難しいとのことでしょうか?

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馬場さん

僕がいた当初はそうだと思います。もちろん例外もあると思いますが、どうしても業務レベルで技術に触れることが出来ないので、バリバリの開発エンジニアのキャリアを歩むことは難しいのではないでしょうか。

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池田

そうなんですね。ちなみに退職理由について教えて頂けますか?

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馬場さん

技術をもっと付けたかったというのが大きいです。また業務内容においてもオーバーヘッド(間接的な処理や業務)が多くて、身動きが取りづらい部分もありました。これは大手なので仕方ないと思いますが。
3年半という期間でビジネスについては最低限学ぶことが出来たと思っていたので、退職を決意し、退職してからは半年間、趣味のハンググライダーのインストラクターをやっていました(笑)

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池田

そういえば馬場さんは、ハンググライダーに命を懸けている方でしたね(笑)学生時代もハンググライダーのために留学に行っていたほど。

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馬場さん

今でも行けるときは定期的に飛んでますよ(笑)

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池田

熱中できる趣味があるのは羨ましい限りです。
ちなみに私が最初馬場さんと面接したときには、WEBアプリについてもかなり見識があった印象だったのですが、いつ・どうやって勉強していたんですか?

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馬場さん

退職するちょっと前から自由な時間が増えてきたので、本を買って勉強していました。基本的なところは基本情報試験を受けてベースアップして、並行してWEBアプリをいじっていました。言語としてはPHPで、本を見ながら自分でアプリ作って、レンタルサーバーを使って公開し、PV数が集まるかみたいなのも実験しながら勉強していました。

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池田

全て独学なんですね。

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馬場さん

人に教わるということはなかったです。


※趣味のハンググライダー時の写真

CCTを選んだ理由

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池田

では勉強するのと並行して転職活動もされていたと思いますが、弊社を選んだ理由って覚えていますか?

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馬場さん

正直なところ、内定が5社出ていた中で一番報酬が良かったからです(笑)
他社だとCCTと同じぐらいの規模もありますし、10名程度の企業もありましたが、最も提示年収が高かったので選んだのが正直なところです。
俗っぽい理由で申し訳ないですが(笑)

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池田

いえいえ、本音ベースでありがとうございます(笑)
現在はAIエンジニアとして活躍されていますが、入社当時からずっとAI関連の仕事をされているんですか?

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馬場さん

そうですね、元々興味はあった分野だったので。

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池田

馬場さんの話を聞く限り、WEBアプリの実務経験がほとんどなかったり、それこそAI関連も初心者だった印象を受けています。どのようにキャッチアップされたのですか?

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馬場さん

主に書籍学習がメインです。ただ一人で黙々とやっていたわけではなく、AIチームのメンバーに週に1回勉強会を開いてもらって、その週の勉強成果を報告してレビューを受ける機会を設けてもらっていました。

ただ自己研鑽にもそれなりに費やしていて、元々茨城に住んでいてそこから東京本社に通っていたのですが、勉強時間確保のために本社近くに引っ越して、空いた時間を勉強時間に費やしていました。結婚していたので、単身赴任ですね(笑)
時間作るために工夫していました。

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池田

それはすごいですね。ちなみに週1回の勉強会の内容については具体的にどんなことをやっていたのですか?

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馬場さん

テキストに沿って、読んだ内容をまとめて報告するのが基本的な流れです。テキストの内容としては機械学習の理論的な部分で、数式を用いた説明だったり、Pythonメインだったので、メジャーなライブラリのハウツーがサンプルコードと一緒に書かれていたので、実際にコーディングして、値を変更したりして出力がどう変わるのか等を見ていました。
それを数式で説明すると、こういうところに影響が出ますみたいなことを報告していました。

その報告をAIチームのメンバーが受けて、「この数式を説明してみて」「これってどうなっているの?」という感じで質問を受けるみたいな感じです。いわゆる研究室みたいな感じですね(笑)

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池田

じゃあ単にコーディングのレビューではなく、体系的に理解しているかのチェックがメインだったんですね。

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馬場さん

そうです、そこで色々相談しながら少しずつ理解していった感じです。

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池田

なるほど。入社当時に比べて成長しているなと感じる部分はどこでしょうか?

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馬場さん

技術者としての成長だと、圧倒的に出来ることが増えています。簡単な解析だったりシステムの構築だったりと技術的な部分は1人で対応できることはかなり増えています。

また現在はAIに関する営業にも力を入れていて、前職でもお客様の前に立ってシステムの説明することは多かったのですが、今ほど中身が分かっていなかったなと痛感しています。
今は中身まで分かった上で出来る・出来ないをその場で回答して営業が出来る、その場で大まかな概算が出せるようになっているので、仕事をする上で気持ち良いですね(笑)

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池田

営業というのは、具体的に何から始まったどんなことをやっているんですか?

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馬場さん

新規のお客様との接点という意味では入り口が2つあって、1つは商社経由、もう1つは展示会経由です。
前者はそのままですが、後者はAIチームのエンジニアも展示会に参加しながら説明し、お客様に興味を持ってもらうこともありますし、営業職の方も別でいるので、その方に確度が高そうなお客様(決裁権限があるキーマン)を紹介してもらって訪問するみたいな感じです。

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池田

提案書も書いたりするんですか?

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馬場さん

もちろんです。ファーストコンタクトでヒアリングしたニーズに対して、提案書を書いてお客様を訪問して説明するところから担当します。

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池田

提案書を書いて、仮に案件が決まった場合、次はPOC(実証実験)でしょうか?

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馬場さん

そうですね、どうしてもAI案件は特性上、100%の精度が保証できないので、まず実現可能かどうかの簡単な調査を実施し、精度の検証をして報告書を提出します。

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池田

POCの結果、OKを貰った後に本格的にスタートするんですね。その後は何を担当するんですか?

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馬場さん

案件によりけりですが、僕自身もフロントエンドやデータベース周りを担当することも普通にあります。小さな案件の場合だと1人で全てを担当する座組でやることもありますよ。
ただ高機能な場合だと、社内にいるスペシャリストの方に協力してもらいながら進めることが多いです。

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池田

比較的規模が小さい場合は馬場さん1人で担当するし、難易度が高い場合は社内の専門家の方に協力を仰ぐということですね。

大手とベンチャーを比較

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池田

馬場さんは大手とベンチャーを経験していますが、それぞれのメリデメについて教えて下さい

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馬場さん

まずは大手から伝えますね。さっきの話にも挙がりましたが、デメリットだとオーバーヘッドが大きかったり、縦割りが非常に強いために出来ないことが多いこと。そういうところで入社後にギャップを感じたり、自分のやりたいことが変化すると、個人の要望が通りづらいので居づらくなると思います。

一方メリットは、これがやりたいというものが無ければ、ビジネススキルやコンプライアンスの意識等、学生から社会人に変わる上で一番違う部分をしっかり研修してもらえるし、OJTの仕組みも整っているので漏れなく学べる環境だと思います。

僕自身、新卒入社当時は「マナーとかコンプラとか意味あるのかな?」と当時は疑問に思っていたんですが、今は本当に必要なことだと実感していますね。
CCTに入社してお客様と密に関わることが多いのですが、やはり基本的なマナーだったりビジネススキルなどは絶対に必要だなと思うので、大手でしっかり学んで良かったなと思います。

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池田

それは分かります。昨今、大手は良くないみたいな風潮がありますが、大手だからこそ学べることもたくさんありますよね。

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馬場さん

そうだと思います。
続いてベンチャーについてですが、メリットは風通しの良さや過ごしやすの部分が圧倒的に良いことだと思います。
他部署について詳しく知っているわけでは無いので私が所属している部署に限ってお話すると、成果を出せばとやかく言われない雰囲気があるので、自由で良いと思う人もいれば、自由過ぎてやりにくいと感じる人はいると思います。僕は気に入っていますけど。

何やるにしても責任は伴うので、誰かが守ってくれるわけではなく自分で責任を持って行動しなければいけない範囲が多いこと、そこがメリットでもありデメリットなのかなと思います。

先ほど大手の部分で挙げた研修で学べることも、ベンチャーだと自分から取りにいかないといけない部分はあるかと思います。
どうしても大手に比べると、ベンチャーはその辺りに工数を掛けられない部分があるので、自立して自分から学ぶ姿勢は必要になってくるのかなと思います。

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池田

それは間違いないですね。

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馬場さん

また、ベンチャーに来る人って技術に尖っている人や、やりたいことが明確に決まっている人が多いと思うので、だからこそ興味が無い部分(マナーやビジネススキル等)は疎かにされがちなんですよね(笑)

技術的に相当長けている方であっても、調整業務が苦手だったりすることもあるので、社会人として仕事をするのであれば、ある程度ビジネススキル等も身に付けておいた方が良いのかなと思います。

自分を律することが出来る人は良いと思いますが、そうでない人はサークルっぽい緩い感じにもなってしまうのかなと思います。

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池田

なるほど。ちなみに馬場さんの話を聞いている感じですと、馬場さんのように新卒は大手、その後ベンチャーに行くキャリアがゴールデンルートのように思えるのですが、どう思いますか?

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馬場さん

僕自身は悪くないキャリアだとは思いますけど、やはり技術的な部分ではまだまだ劣っているなと思うことはあります。技術に尖っている方には敵わないと思うことも多々あるので、何とかしないといけないなと悩むことも普通にありますし。

そのために、例えば営業スキルを磨くことで自分のポジションを確立しようとは思っています。

バックグラウンドとして技術力があると間違いなくビジネスでは有利になるので、新卒からベンチャーで技術を磨きつつ、マナーやビジネススキルも意識しながら働く方が効率的なのかなとは思います。

大学時代に情報系をしっかり学んでいた方は良いですけど、それ以外の人は武器が無い状態なので、技術を磨ける環境に早く置くのはありかなと。

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池田

なるほど、面白い意見ですね。

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馬場さん

各社が求めているエンジニアの要件も「Java3年以上」みたいな感じで、経歴で評価されることが多いので。

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池田

おっしゃる通りだと思います。開発経験で区切る企業は大手・ベンチャーに限らず多いですよね。

では最後の質問ですが、新卒の方で「AIエンジニアになりたい!」という方が多いのですが、そういった方に対するアドバイスをお願いしても宜しいでしょうか。

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馬場さん

確かに多いですよね。AIエンジニアってバズワード的に流行っている感が否めないですが、皆さんが思っているほど万能感はそこにはなくて、出来ることと出来ないことはかなりシビアに出てきます。

出来るようにするためにもかなり泥臭い作業が必要だったり、長時間調整が必要だったりが出てくるので、夢を見がちな状況でAIの世界に踏み入れると痛い目に合うかもしれません(笑)

また景気に左右される分野だとは思っていて、AIチームでも良く言っていますが、AIって重要ではあるけれども緊急ではないんですよね。付加価値を生む仕事ではあるのですが、景気が悪くなって予算が付かなくなると案件が無くなるリスクもあります。

そういうことを踏まえると、市場価値として最初からAIエンジニアを目指すのもありだとは思いますけど、もっと汎用的なところからスタートしても良いのかなとは思います。

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池田

いわゆるJavaやC#のWEBアプリエンジニアから始めても良いということでしょうか?

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馬場さん

そうですね、無理にAIに固執する必要はないとは思います。AIを扱うからと言って、特別なことをするというよりも当たり前のことを当たり前に出来ることが求められると思うので。例えばAIエンジニアって度々「数学が必要」と言われるのですが、普通のシステム開発をする上でも数学的な知見って絶対にあったほうが良いじゃないですか。AIエンジニアだからといって特別に数学が必要では無く、ITエンジニアにとって数学は必要だと思います。

どの分野であっても基礎の部分は変わらないからこそ、もし最初の案件でAIではない案件にアサインされたとしても、まずはそこで学べることをしっかり習得し、その上でAI領域に移っても活かせることは多々あると思うので、無理に最初からAIエンジニアを目指す必要はないかなとは思っています。

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池田

貴重なご意見ですね。本日はありがとうございました!

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